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java - 如何让就业指导系统智能化

coder 2024-03-17 原文

好吧，最后我正在做我最后一年的项目，基于网络的智能职业指导系统我系统的核心功能是

推荐系统

基本上，我们的推荐系统会通过兴趣测试和用户的学术记录来仔细检查用户偏好，并根据这些检查信息为用户提供最佳职业选择，例如 BS Computer Science 等类(class)。

  • 推荐系统的输入将是学生证书和兴趣测试，兴趣测试将根据用户学术历史和他在测试中给出的答案给出问题，所以基本上测试不会向每个人询问相同的问题，它会根据系统定义的规则实时决定向哪个用户询问什么。

  • 它的输出将是根据兴趣测试决定的字段选项。

问题

当我在委员会面前为我的范围辩护时，他们说“这很简单if-else”这个系统不智能。
我的问题是可以使用哪种 AI 技术或算法来使该系统智能化。我搜索了很多，但与我的系统相关的论文要肤浅得多，它们只是强调思想而不是方法论。
我想用 Java 完成所有工作。如果答案是特定于技术的，那就太好了。
如果我的问题与 SO Q&A 标准无关，你们可以将我的问题转移到任何其他 stackexchange 站点。

编辑

从答案中得到一些想法后，我想用基于规则和推理引擎的专家系统来实现。现在我想更清楚地了解实现基于规则的引擎的技术方面。搜索后我发现 Drools 是最好的，但它也与 Web 应用程序兼容吗？而且我还发现 Tohu 是最好的动态表单生成器(因为这也是我项目的需要)。我可以使用 tohu 和 drools 来制作我的网络应用程序吗？这种系统实现起来容易吗？

最佳答案

  1. 如果您有大量问题，每个问题都可以代表一个特征。假设您将拥有很多功能，找到满足条件的一系列 if-else 语句是很困难的(回想一下，包含 n 个问题的完整树正在有 2^n“叶子”- 表示这些问题的 2^n 可能答案，假设每个问题都是是/否问题)。

  2. 由于上述硬编程对于足够大(并且可能是实际大小n)是不可能的 - 启发式解决方案有一个地方是其中之一是 Machine Learning ，特别是 - classification problem 。你可以让一些人回答你的调查，“专家”说什么是最适合他们的职业，然后让算法找到一般问题的分类器(如果你想自动将其转换为一系列是非问题，这可以通过决策树和类似 C4.5 的算法来创建树来完成)。

  3. 确定哪些问题实际上是相关的也很重要？性别相关吗？高度有关系吗？这些问题也可以使用 ML 算法来回答，例如 feature selection 算法(其中之一是 PCA )

  4. 关于“技术”方面 - java 中有一个很好的库 - 称为 Weka，它实现了许多分类算法。

  5. 您可以问一个问题(并尝试在您的项目中找出)哪种分类算法最适合这个问题？一些可能性是上面提到的 C4.5，Naive Bayes， Linear Regression 、 Neural Networks 、 KNN 或 SVM (这通常对我来说是最好的)。您可以尝试并支持您决定使用哪种算法进行统计研究以及 statistical proof 哪个更好。 Wilcoxon test 是这个的标准。

编辑:关于第 2 点的更多细节:

  • 在这里，“专家”可以是来自人力资源领域的人工分类器 读取特征并对答案进行分类。获得这个 数据(通常称为“训练数据”)是硬的和可扩展的 有时，如果你的大学有 IE 或 HR 教员，也许他们 将愿意提供帮助。
  • 想法是:召集一群首先回答您的调查的人。然后，将其交给人类分类器(“专家”)，该分类器将根据他的回答选择最适合此人的职业。专家给出的分类数据是学习算法的输入，其输出将是一个分类器。
  • 分类器本身就是一个函数，它给出调查的答案 - 预测进行此调查的人的“分类”(建议的职业)是什么。
  • 请注意，一旦您有了分类器 - 您就不需要再维护训练数据，仅分类器就足够了。但是，您应该有问题列表，这些问题的答案将是提供给分类器的特征。

关于java - 如何让就业指导系统智能化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12874745/

就业指导智能化noreferrernoopenernofollowjavaalgorithmwebartificial-intelligencedrools

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